هكذا يقول الدكتور نعوم سالونيم، وهو رئيس فريق التطوير خلال مؤتمر IBM THINK 2019 في سان فرانسيسكو، والذي تنافس فيه Project Debater ضد بطل المناظرات العالمي
Project Debater - حاسوب المناظرة المعتمد على الذكاء الاصطناعي من شركة IBM لديه اختبار آخر هذا الأسبوع، وهو المواجهة مع هاريش ناتاراجان، هاريش ناتاراجان خريج جامعتي أكسفورد وكامبريدج في المملكة المتحدة، ويعتبر الشخص صاحب الرقم القياسي العالمي للانتصارات في مسابقات المناظرة . كما كان للمشرف خبرة في إدارة المناظرات، جون دونوفان، مقدم برامج تلفزيونية وصحفي فاز بأربع جوائز إيمي للأفلام الوثائقية، ويعمل أيضًا كرئيس تنفيذي لنادي المناظرات الأمريكي Intelligence Squared نيابة عن مركز أبحاث IBM في حيفا على تطوير مشروع المناقش.
وكان السؤال الذي تلقاه المتنافسان - الإنسان والكمبيوتر - قبل دقائق قليلة من الحدث هو ما إذا كان ينبغي دعم نظام التعليم ما قبل الإلزامي، عندما تم تكليف Project Debater بمهمة الدفاع عن القرار بينما تم اختيار Natarajan لتقديم العرض. الجانب المعاكس.
تم منح المتناظر وناتاراجان أربع دقائق لعرض حجتهما، ثم أربع دقائق أخرى للرد على كلام الخصم، وفي النهاية طُلب من كل جانب تلخيص موقفه في دقيقتين. كانت الحجة الرئيسية للذكاء الاصطناعي هي أن الدعم يسمح للفقراء بإرسال أطفالهم إلى التعليم ما قبل الإلزامي وتزويدهم بأساس لبقية حياتهم، في حين جادل ناتاراجان بأن مثل هذا الدعم سيصل بشكل أساسي إلى الطبقة الوسطى التي ترسل أطفالهم إلى التعليم قبل الإلزامي. أطفالهم إلى الإعدادات الإجبارية مدفوعة الأجر على أي حال.
وبحسب سالونيم، أجاب المتناظر لأول مرة على أشياء لم تُقال صراحةً، ولكن تم استنباطها من الفروق الدقيقة في كلمات ناتاراجان، والتي بموجبها سيؤدي الدعم حتماً إلى انخفاض مستوى التعليم في رياض الأطفال هذه. لقد فهم ديوتر هذا الأمر وأجاب عليه. في محادثة مع الناس وأجهزة الكمبيوتر، قال سالونيم: بعد المناقشة، قال الأشخاص من الجمهور إنه لم يكن من الواضح لهم ما إذا كان ينبغي عليهم تخمين من هو الشخص ومن لا يكون، عندما أظهرت الآلة المزيد من التعاطف مع الشخص الاحتياجات. إنها ليست على علم بأي شكل من الأشكال ولكن الحجج التي قدمتها كانت من هذا النوع، وأريش أظهر فقط الحجج المنطقية، كان الأمر غير متوقع. ومع ذلك، فهو غير مصمم لاجتياز اختبار تورينج. بالتأكيد ليس في هذه المرحلة. في هذه المرحلة، تمكنت بشكل جيد من الحفاظ على خط موحد للحجة وتحديد الجمل ذات الصلة التي تدعم الحجة من بين جميع الجمل التي تتناول الموضوع، وكذلك فهم ما هي التعبيرات المرادفة لمرحلة ما قبل المدرسة مثل الحضانة المدرسة أو التعليم ما قبل المدرسة.
تسجيل المناقشة
كيف يعمل؟
سالونيم: تحتوي ذاكرة المتناظر على حوالي 40 مليون مقال، بما في ذلك ما يقرب من مليار جملة. لكي يستجيب النظام بسرعة ولا يضطر إلى مراجعة الذاكرة بأكملها لكل وسيطة، قمنا بتطوير نظام يعرف كيفية تحديد الجمل ذات الصلة بغض النظر عن التأمين المستخدم. تسمى هذه العملية ويكيبيديا - أي، عند إدخال مقال في ويكيبيديا وقراءته، تجد جميع المرادفات. يتم الانتهاء من عملية ويكيبيديا قبل المناظرات، لأن ذلك يتطلب عدة أيام، وبعد ذلك، عندما يستقبل النظام موضوع المناظرة، يمكنه فقط استرجاع الجمل التي تشير إلى المفهوم."
ما الفرق في المناظرة الحالية مقارنة بالمناظرات الأولى عندما تم إدخال التكنولوجيا؟
سالونيم: "في الأشهر الأخيرة، قمنا بتطوير قدرات إضافية حيث يتجاوز النظام المفهوم المحدد للنقاش، ولكن هذا لم يتم تجربته بالأمس. على سبيل المثال، دافع المتناظر عن ضرورة التماسك الاجتماعي. كان من الممكن أن يؤدي هذا النظام إلى طرح السؤال حول أيهما أفضل: الرأسمالية أم الاشتراكية. يجب أن يكتشف النظام ذلك بنفسه ويدمجه في الحجج."
وأضاف مدير الجلسة جون دونوفان، كما ذكر أحد مديري المناظرات المخضرمين، في هذا السياق أنه لم يطرح على المشاركين أسئلة للمتابعة، كما حدث في مناظرة بين شخصين، لأن النظام ليس جاهزًا بعد الذي - التي.
في حين أضاف أهارونوف في مقابلة مع مجلة People and Computers أن اختبار تورينج ليس له أي معنى لأن التطوير لم يكن يهدف إلى تطوير نظام يسمح للبشر بل لمساعدتهم. ولكل جانب مزاياه - فالكمبيوتر يتذكر كميات هائلة من المعلومات ويمكنه شرحها لشخص ما، في حين يمكن للبشر صياغة خط تفكير منطقي أطول وسيفعلون معًا المزيد.
أما بالنسبة لسؤال كيف يمكنهم التحقق من دقة النظام بالفعل، أجاب أهارونوف أن المطورين أخضعوا النظام لسلسلة من التدريبات. كما يتم فحص كل جزء من النظام، على سبيل المثال المحرك الذي يقيم ما إذا كانت جملة معينة تؤيد أو تناقض الإدعاء وهكذا في جميع المحركات. بعد أن نختبر كل محرك على حدة، نقوم بتحليل الوسائط لفهم كيفية أداء النظام ككل.
